灰色关联分析法在双河油田储层评价中的应用

许宏龙，刘 建，乔 诚，龚刘凭，金成林，余梦南

（长江大学地球科学学院，湖北 武汉 430100）

灰色关联分析法在双河油田储层评价中的应用

许宏龙，刘 建，乔 诚，龚刘凭，金成林，余梦南

（长江大学地球科学学院，湖北 武汉 430100）

对储层进行精细评价对油气田勘探开发意义重大，其中最重要的是确定各个评价参数的权重系数。以双河油田438块核三段Ⅲ油组1小层为例，介绍了灰色系统理论的基本原理，并选取与储层相关的孔隙度、渗透率、砂厚、砂地比、泥质含量及变异系数等6个评价指标，通过灰色关联分析法求得各个指标的权系数，得出研究区各个储层单元的综合评价因子。在此基础上，用拐点法确定储层评价的分类阀值，从而对双河油田438块核三段Ⅲ油组1小层储层进行综合定量评价。研究结果表明：该方法能有效避免使用单因素评价储层出现的结果相互矛盾的问题，计算简单，所需数据量小，与油田实际生产数据一致，并且能有效解释同一优势相下储层产能存在差异性的问题，是一种值得推广的储层评价与分类方法。

权重系数；灰色理论；关联分析；双河油田；储层评价

储层研究的最终目的是对储层进行合理的分类和评价，确定不同层位、不同区块储集层质量的相对差异，从而为油气藏开发提供有效的依据[1]。我国绝大部分油田目前已进入开发中后期，为提高油气采收率，进一步挖掘剩余油，对全区储层进行评价并建立符合实际地质条件的分类标准是必不可少的。以往通常采用单因素法来评价储层，即通过计算与储层相关的孔隙度、渗透率等参数分别对研究区的储层进行评价，但是该方法得出的评价结果常相互矛盾[2-3]。为解决这一问题，必须综合考虑多个评价参数，根据各个参数对储层质量的重要性，优选评价指标并确定指标权重。双河油田作为中部老油田，已进入开发中后期，前人主要根据求得的孔隙度和渗透率，并参考沉积相来对研究区储层进行评价分类，在这个过程中会遇到渗透率、孔隙度得出的评价结果不一致，以及同一优势相下产能差异较大的问题。研究区位于双河油田438块核三段Ⅲ油组1小层，该区域大部分发育水下分流河道微相，选取砂地比较大的15口井，利用灰色关联分析法对储层进行评价，得出的评价结果与油田生产实际一致。

1 区域地质概况

泌阳凹陷位于南襄盆地东部，为一个南深北浅的箕状断陷，该凹陷主要受控于NW向的唐河—栗园断裂带和NE向的栗园—泌阳断裂带，沉积沉降中心位于凹陷东南部[4]。双河油田位于泌阳凹陷西南部，东邻泌阳凹陷的沉降中心。该区古近系核三段划分为9个油组（H3Ⅰ-H3Ⅸ），而H3Ⅲ油组又可分为H3Ⅲ-1、H3Ⅲ-2、H3Ⅲ-3三个小层。该区成藏条件良好，烃源岩厚度大，有机质类型较好。该区储层主要为扇三角洲砂体，物源主要来自南部，往湖盆方向逐渐减薄至尖灭。烃源岩和储层空间配置关系良好，平面上砂岩被泥岩包围，纵向上砂泥岩互层。双河油田438块位于油田东南部，为一典型的鼻状构造油藏，主力储油层为核三段Ⅲ油组，主要发育扇三角洲前缘亚相，研究区面积小，离物源近，处于陡坡带，沉积物搬运流程短，且湖水进退较频繁，使该区域沉积韵律复杂、储层非均质性严重[5]。

2 灰色关联分析法的基本原理

灰色系统理论是邓聚龙教授提出的，该方法主要用来解决少数据、贫信息的不确定性问题，它通过对系统内部分已知信息的处理，来实现对系统未知信息的预测及量化研究[6]。石油勘探开发既包含已知信息（如测井、地震及钻井等获取的信息），也包含未知信息（如储层、油气分布等），因此，可看作一个灰色系统来进行研究。对储层质量的评价主要采用灰色系统理论中的灰色关联分析法，通过找出各评价参数的主要联系，确定对目标值的影响较大的参数，从而实现对系统变化趋势的定量描述和比较[7-9]。应用灰色关联分析法的目的是求出一个考虑多个评价参数的综合评价因子，应用步骤包括评价指标（即母序列与子序列）的选取，评价指标的标准化处理，关联度以及权重系数确定等[2]。

2.1 选取评价指标

一般通过分析目标事物及被评价事物特性的影响因素，然后结合地质理论分析和实际地质情况获得。为了评析目标事物和其影响因素之间的联系，得用选取的某个指标作为主因素来反映目标事物的特性，把主因素数据按一定顺序排列成的序列称为灰色关联分析的母序列[8]，可记为：

把影响目标事物的各子因素数据按母序列顺序排列成的序列称为灰色关联分析的子序列[10]，若目标事物有m个子因素，则子序列可记为：

根据得出的母序列和子序列，即可构成如下的原始数据矩阵：

用于储层分类评价的指标包括岩性、物性、孔隙结构和非均质性等多个项目的多个参数，本文根据SY/T6285-2011《油气储层评价方法》[10]，结合研究区实际地质情况，优选了渗透率、孔隙度、砂厚、砂地比、变异系数及泥质含量作为该区储层评价的指标，并将渗透率定为主因素，其余指标作为子因素（表1）。

2.2 评价指标标准化处理

由于系统中各个评价指标的物理性质不同，量纲一般也不一致，为了进行准确的评价，必须统一各个指标的量纲，可采用均值化或极大值法对原始数据进行处理，本文采用极大值法进行数据处理[8-9]。根据各个指标对被评价事物的意义的不同，极大值法的处理方法有所不同，研究区可分为两种情况：对于数值大小与储层质量正相关的评价指标，如砂厚、渗透率等，标准化值则为该指标的单个参数值与其最大参数值的比值（即：I标=I/Imax）；而对于数值越大，反映储层质量越差的指标，如泥质含量、变异系数等，则先用本指标的最大参数值减去单个参数，然后再除以本指标的最大值（即：I标=（Imax-I）/Imax）。通过对研究区部分关键井评价指标数据进行处理，即可得到无量纲的统计数据（表2）。

2.3 灰关联度及权重系数的计算

对各个参数进行标准化处理后，即可通过下列公式求出各子因素与主因素之间的灰关联系数，进而确定各子因素与主因素之间的灰关联度。

表2 双河油田438块H3Ⅲ-1部分关键井储层评价参数标准化数据Table 2 Standardized data of reservoir evaluation parameters of some key wells in formation H3Ⅲ-1 of block 438, Shuanghe oilfield

式中：ξi，0代表各子因素与主因素间的灰色关联系数；h代表分辨系数；代表标准化后的评价指标值；，表示同一观测点各子因素与主因素之间的绝对差值。

为了降低因Δmax过大而产生的数据失真的影响，提高各评价指标的灰关联系数的差异性，公式（4）引入了分辨系数h，h取值区间一般为[0.1，1]，本文h取0.5[2]，经过计算可得出各个指标的灰色关联系数（表3）。灰色关联度定义为：，n代表序列长度，即每个评价指标的参数的个数，求得研究区各评价指标的灰色关联度为：r=（1.000 0，0.464 1，0.670 0，0.565 3，0.413 8，0.404 9），灰色关联度是有界的，取值区间为[0.1，1]，灰色关联度值越趋近于1，说明该子因素对主因素越有影响，反之亦然[8]。

表3 双河油田438块H3Ⅲ-1部分关键井储层评价参数关联系数数据Table 3 Association index data of reservoir evaluation parameters of some key wells in formation H3Ⅲ-1 of block 438,Shuanghe oilfield

确定选取的评价指标对储层质量的影响大小，就是求出它们相对于主因素即砂体渗透率的权重值，具体做法是将所有评价指标的灰色关联度进行归一化处理，处理的结果就是选取的评价指标进行储层质量评价时的权重系数[2,11]。归一化公式为：，式中ai是各个评价指标的权重系数。利用上式得出6个评价指标的权重系数分别为：a=（0.284 2，0.131 9，0.190 4，0.160 7，0.117 6，0.115 1）。

表4 双河油田438块H3Ⅲ-1部分关键井储层综合评价分类Table 4 Reservoir synthetic evaluation classification of some key wells in formation H3Ⅲ-1 of block 438,Shuanghe oilfield

按权重系数大小，将各个评价指标进行排序得：渗透率＞变异系数＞泥质含量＞孔隙度＞砂地比＞砂厚。孔隙度、砂地比和砂厚排在后面是因为研究区砂体厚度及孔隙度普遍较大，数据波动较小，对研究区储层的影响也较小。而双河油田438块储层非均质性严重且泥质夹层分布复杂，故泥质含量及变异系数对储层质量的影响较大。

2.4 综合评价因子计算及分类标准确认

将经过标准化处理的单个评价指标数据与其对应的权重系数的相乘，再把6个评价指标得出的数据相加即可得出综合评价因子Q[12]（表4）（即：Q=渗透率×a渗透率+孔隙度×a孔隙度+变异系数×a变异系数+泥质含量×a泥质含量+砂地比×a砂地比+砂岩厚度×a砂岩厚度，式中a代表各个指标的权重系数）。本文采取拐点法将该区储层分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三类，具体做法为将求得的评价因子按从小到大的顺序排列，绘出拐点图，由图1可看出研究区Ⅰ、Ⅱ和Ⅱ、Ⅲ类储层的阀值分别为0.5和0.6（图1）。

图1 双河油田438块H3Ⅲ-1部分关键井储层分类界限Fig.1 Reservoir classification limit of some key wells in formation H3Ⅲ-1 of block 438,Shuanghe oilfield

综合评价因子大于0.6为Ⅰ类储层，该类储层孔隙度、渗透都较大，变异系数较小，储层质量最优；介于0.5～0.6之间为Ⅱ类储层，该类储层孔隙度、渗透率中等，为储层质量良好；介于0.4～0.5之间为Ⅲ类储层，变异系数较大，该类储层质量较差。若小于0.4为非储层，变异系数大，孔隙度、渗透率值较小。本文所选的15口关键井砂地比均超过0.6，做沉积相分析时均划分为水下分流河道微相，但是实际生产中发现含油气井的产能有较大区别，这反映了该研究区储层非均质性严重，用传统的方法只能从一方面对储层进行评价，且结果不够准确，采用灰色关联分析法得出的结果与油田生产实际基本一致，可作为后期开发的有效依据。

3 结论

可采用灰色关联分析法来对储层质量进行客观、定量的评价，该方法能避免用单因素法评价储层时出现的评价结果相互矛盾等问题，利用灰色关联分析法求出储层综合评价因子后，可采用拐点法得出储层分类阀值，从而对储层进行正确的分类。

灰色关联分析法具有所需数据量小、运算简单、易于操作等优点，将该方法应用到双河油田438块的储层分类评价取得了较好的效果，说明该方法能为油田的开发决策提供可信的依据，是一种值得推广的储层评价分类方法。

[1]张一伟，熊琦华，王志章，等.陆相油藏描述[M].北京：石油工业出版社，1997．

[2]涂乙，谢传礼，刘超，等.灰色关联分析法在青东凹陷储层评价中的应用[J].天然气地球科学，2012，23（2）：381-386．

[3]宋土顺，刘立，于淼，等.灰色系统理论关联分析法在储层评价中的应用[J].断块油气田，2012，19（6）：714-717．

[4]邓万友.扇三角洲前缘储层描述及地质建模研究[D].大庆：东北石油学院，2008．

[5]李广超，刘大锰，车遥.双河油田扇三角洲前缘沉积微相特征及剩余油分布[J].石油与天然气学报，2006，28（1）：7-9．

[6]刘思峰.灰色系统理论的产生及发展[J].南京航空航天大学学报，2004，36（2）：267-272．

[7]许云书.利用灰色关联分析判别储层含油气性的思考[J].统计与信息论坛，2004，19（2）：56-58．

[8]赵加凡，陈小宏，张勤.灰色关联分析在储层评价中的应用[J].勘探地球物理进展，2003，26（4）：282-286．

[9]刘吉余，彭志春，郭晓博.灰色关联分析法在储层评价中的应用——以大庆萨尔图油田北二区为例[J].油气地质与采收率，2005，12（2）：13-15．

[10]国家能源局.SY/T 6285-2011油气储层评价方法[S].北京：石油工业出版社，2011．

[11]赵明华，李治平，郭艳东，等.灰色关联分析在储层潜力区划分中的应用[J].油气地质与采收率，2009，16（3）：15-17．

[12]崔立伟，汤达祯，王炜，等.鄯勒地区西山窑组成岩作用及储层评价[J].天然气地球科学，2011，22（2）：260-266．

（编辑 杨友胜）

Application of gray correlative analysis method to reservoir evaluation of Shuanghe oilfield

Xu Honglong,Liu Jian,Qiao Cheng,Gong Liuping,Jin Chenglin and Yu Mengnan
(School of Geosciences,Yangtze University,Wuhan,Hubei 430100,China)

The fine reservoir evaluation is important to oil and gas field exploration,in which,the most important is to determine weight coefficient of every evaluation parameter.Taking formation H3Ⅲ-1 for example,rationale of grey system theory was introduced.Six evaluation indexes related to the reservoir such as porosity,permeability,sandstone thickness,ratio of sand body,shale content and variation coefficient were selected.By gray correlative analysis method,weight coefficient of every index was obtained and comprehensive evaluation factors of every reservoir unit were acquired.On this basis,inflection point method was applied to determine classification thresholds of reservoir evaluation.Accordingly,comprehensive quantitative assessment was conducted in formation H3Ⅲ-1 of block 438 in Shuanghe oilfield.The research results show that,by this method,the contradictory results of evaluating reservoir by using single factor can be avoided.The calculation is simple and needs fewer data.Its result is in accordance with real production data.The method can effectively explain differential problems occurred in reservoir productivity under the same advantage and it is worth promoting in reservoir evaluation and classification.

weight coefficient,grey theory,correlative analysis,Shuanghe oilfield,reservoir evaluation

TE122.2

：A

2015-05-05。

许宏龙（1988—），男，硕士，油气成藏研究。